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World File Search Systemmagnetoencephalography
使用机器学习预测轻度认知障碍的进展：系统，定量和批判性评论
我们对研究的研究进行了系统的综述，该研究重点是自动预测对阿尔茨海默氏病（AD）痴呆症的轻度认知障碍进展，以及对影响性能的方法论选择的定量分析。此评论包括172篇文章，从中提取了234篇实验。对于每个人，我们报告了使用的数据集，特征类型，算法类型，performence和潜在的方法论问题。使用多元混合效果线性回归评估了这些特征对性能的影响。我们发现，使用认知，流通氧化葡萄糖 - 螺质发射层造影术或磁性脑电图和磁性变量显着提高了预测性能，与不包括其他方式相比，预测性能显着提高，尤其是其他模态，尤其是T1磁性音乐成像，但表明了一个明显的图表。认知评估的良好表现质疑成像的广泛使用，以预测AD的发展，并提倡探索进一步的域名认知评估。我们还识别了几个方法论问题，包括缺少测试集，或在几乎四分之一论文中使用其用于特征选择或参数调整的使用。在15％的研究中发现的其他问题对该方法与临床实践的相关性产生了怀疑。我们还强调，短期预测可能不会比预测受试者保持稳定
大脑皮层 - I-LABS - 华盛顿大学
言语互动和模仿对于幼儿的语言学习和发展至关重要。然而，目前尚不清楚母子二元组如何在轮流言语互动中同步皮质层面的振荡神经活动。我们的研究调查了母子对在轮流言语模仿范式中的脑间同步。使用双 MEG（脑磁图）装置同时测量互动母子对的大脑活动。在社交互动和非互动任务（被动聆听纯音）之间比较了人际神经同步。与非互动条件相比，在 θ 和 alpha 波段，社交互动期间的脑间网络同步性有所提高。在下额回的右角回、右三角回和左岛叶部分观察到了增强的人际大脑同步性。此外，这些顶叶和额叶区域似乎是表现出大量脑间连接的皮质中枢。这些皮质区域可以作为言语社交交流中互动成分的神经标记。本研究首次使用双 MEG 装置研究母子在言语社交互动过程中的脑间神经同步。我们的研究结果加深了我们对母子二人组言语互动过程中轮流发言的理解，并表明社交“门控”在语言学习中发挥着作用。
神经音乐疗法手册
MACT-SEL MACT用于选择性注意力技能MAL运动活动LOG MD MD MEFT音乐执行功能训练MEG磁脑电图MEM音乐回声记忆训练MET代谢等效的MIDI MIDI乐器数字界面MIT旋律语调MIT旋律INDONAPIC MMIP音乐情绪诱导过程MMT情绪和记忆训练； musical mnemonics training MNT musical neglect training MPC music in psychosocial training and counselling MPC-MIV MPC mood induction and vectoring MPC-SCT MPC social competence training MRI magnetic resonance imaging MSOT musical sensory orientation training MUSTIM musical speech stimulation NMT neurologic music therapy OMREX oral motor and respiratory exercises PD Parkinson's disease PECS Picture Exchange Communication System PET positron emission tomography PNF proprioceptive neuromuscular facilitation PROMPT prompts for restructuring oral muscular phonetic targets PRS perceptual representation system PSE patterned sensory enhancement QoL quality of life QUIL quick incidental learning RAS rhythmic auditory stimulation RCT randomized controlled trial RMPFC rostral medial prefrontal cortex ROM range of motion RSC rhythmic speech cueing
脑机接口的进展与挑战
BCI 系统包括大脑或中枢神经系统 (CNS)、脑信号采集、神经反馈、信号处理和解码、控制接口和外围设备（图 1 上部）。用户的 CNS 是 BCI 系统中最复杂、最活跃、适应性最强的子系统，不可或缺。因此，BCI 系统的设计和评估需要优先考虑用户和人体工程学。脑信号采集是 BCI 系统的另一个关键组成部分，通常是实际瓶颈之一；获取高质量的脑信号至关重要。如今，可以使用多种技术记录大脑活动，例如神经元尖峰检测（NSD，细胞外或细胞内）、皮层电图 (ECoG)、脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、正电子发射断层扫描 (PET)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。 2 其中，MEG、PET、fMRI技术要求高，价格昂贵，不便携，限制了其在BCI中的广泛应用；另一方面，PET、fMRI、fNIRS依赖于脑代谢的检测，空间分辨率高，时间分辨率低，在目前的技术水平下不太适合快速的脑机交互；EEG可以无创地记录头皮信号，安全可靠，但其空间分辨率和信噪比并不比侵入式ECoG和NSD好，后者也有更广泛的应用。
分层动态编码协调大脑中的语音理解
语音理解需要人类大脑将声波转换为意义。为此，大脑会生成一个特征层次结构，将感官输入转换为越来越抽象的语言属性。然而，人们对这些分层特征的生成和持续协调方式知之甚少。在这里，我们提出每个语言特征都在大脑中动态表示，以同时表示连续事件。为了检验这个“分层动态编码”（HDC）假设，我们使用时间分辨的大脑活动解码来跟踪语言特征综合层次结构的构建、维护和整合，涵盖声学、语音、亚词汇、词汇、句法和语义表示。为此，我们为 21 名参与者录制了脑磁图 (MEG)，让他们听了两个小时的短篇故事。我们的分析揭示了三个主要发现。首先，大脑逐步表征并同时维持连续的特征。其次，这些表征的持续时间取决于它们在语言层次中的级别。第三，每个表征都由动态神经代码维护，该代码以与其相应的语言水平相称的速度发展。这种 HDC 可以随时保持信息，同时限制连续特征之间的干扰。总体而言，HDC 揭示了人类大脑在自然语音理解过程中如何不断构建和维持语言层次，从而将语言理论锚定到其生物学实现上。
676 Rolls 等人 2023 层次组织...
使用人类连接组计划多模态分区图谱，用脑磁图测量了 83 名执行视觉记忆任务的人类连接组计划参与者的 25 个腹侧流视觉皮层区域和 180 个皮层区域之间的层次组织。目的是通过这种快速神经成像方法，利用基于生成有效连接的全脑模型揭示层次组织。V1–V4 形成第一组互连区域。特别是 V4 与腹外侧视觉流具有连接：V8、梭状面部皮层和后下颞叶皮层 PIT。这些区域反过来与下颞叶皮层视觉区域 TE2p 和 TE1p 具有有效连接。TE2p 和 TE1p 然后与多模态的前颞叶区域 TE1a、TE1m、TE2a 和 TGv 具有连接。在腹内侧视觉流中，V1–V4 连接到腹内侧区域 VMV1–3 和 VVC。VMV1–3 和 VVC 连接到内侧海马旁回 PHA1–3，后者与 VMV 区域一起包括海马旁回场景区。内侧海马旁回 PHA1–3 区域与海马系统区域（外嗅皮层、内嗅皮层和海马）具有连接性。通过脑磁图测量的两个腹侧视觉皮层流的有效连接为通过 fMRI 测量的大脑系统的层次组织提供了支持，并为方向性提供了新的证据。
关于神经系统疾病的检测、分类和挑战的综合调查
摘要：神经系统疾病 (ND) 正变得越来越普遍，对孕妇、父母、健康婴儿和儿童都造成了困扰。神经系统疾病有多种形式，每种形式都有各自的起源、并发症和结果。近年来，由于磁共振成像 (MRI)、脑磁图 (MEG) 和正电子发射断层扫描 (PET) 等神经成像方式的出现，人们对大脑功能的复杂性有了更好的了解。借助高性能计算工具和各种机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，这些方式发现了识别和诊断神经系统疾病的令人兴奋的可能性。本研究遵循计算机辅助诊断方法，概述了预处理和特征提取技术。本文对现有的 ML 和 DL 方法检测 ND 的性能进行了严格审查和比较。本研究的综合部分还展示了检测和记录图像、信号和语音等的各种模式和疾病特定数据集。还总结了关于 ND 的有限相关工作，因为该领域专注于疾病和检测标准的工作明显较少。本研究还介绍了一些标准评估指标，以便更好地分析和比较结果。本研究还概述了一致的工作流程。最后，还包含了一个强制性讨论部分，以详细阐述这一新兴领域面临的开放研究挑战和未来工作的方向。
高 - ...
摘要：近几十年来，基于侵入性临床研究的大量证据表明，高频振荡（HFOS）是癫痫发作区（SOZ）定位的有希望的生物标志物，因此，有可能改善术后外的癫痫病患者。新兴的临床文献表明，可以使用诸如头皮电解学（EEG）和磁脑摄影（MEG）之类的方法对HFO进行无创记录。不仅HFO被认为是SOZ的有用生物标志物，而且还具有衡量疾病严重程度，监测治疗和评估前进结果的潜力。在本文中，我们回顾了有关人脑中非侵入性检测到的HFO的最新临床研究，重点是癫痫。 无创检测到的头皮HFO已在各种类型的癫痫病中进行了研究。 HFO也在其他病理性脑部疾病（例如偏头痛和自闭症）中进行了无创研究。 在此，我们讨论了非侵入性HFO研究中报告的挑战，包括在临床环境中MEG和高密度EEG设备缺乏，低信号比率，缺乏临床批准的自动检测方法，以及在物理和病理HFOS之间区分的难度。 需要有关HFO的非侵入性记录方法的其他研究，尤其是前瞻性多中心研究。 进一步的研究是基本的，在临床环境中经常评估HFO之前，需要进行大量工作；但是，未来似乎很有希望。在本文中，我们回顾了有关人脑中非侵入性检测到的HFO的最新临床研究，重点是癫痫。无创检测到的头皮HFO已在各种类型的癫痫病中进行了研究。HFO也在其他病理性脑部疾病（例如偏头痛和自闭症）中进行了无创研究。在此，我们讨论了非侵入性HFO研究中报告的挑战，包括在临床环境中MEG和高密度EEG设备缺乏，低信号比率，缺乏临床批准的自动检测方法，以及在物理和病理HFOS之间区分的难度。需要有关HFO的非侵入性记录方法的其他研究，尤其是前瞻性多中心研究。进一步的研究是基本的，在临床环境中经常评估HFO之前，需要进行大量工作；但是，未来似乎很有希望。
单次试验 MEG 数据可通过交叉去噪...
脑成像中普遍存在的一个挑战是噪声的存在，这会阻碍对潜在神经过程的研究，尤其是脑磁图 (MEG) 具有非常低的信噪比 (SNR)。提高 MEG 信噪比的既定策略包括对与同一刺激相对应的多次重复数据进行平均。然而，重复刺激可能是不可取的，因为潜在的神经活动已被证明会在试验过程中发生变化，而重复刺激会限制受试者体验到的刺激空间的广度。特别是，一次观看电影或故事的自然主义研究越来越受欢迎，这需要发现新的方法来提高 SNR。我们引入了一个简单的框架，通过利用受试者在经历相同刺激时神经反应的相关性来减少单次试验 MEG 数据中的噪声。我们在 8 名受试者的自然阅读理解任务中展示了它的用途，在他们阅读同一故事一次时收集了 MEG 数据。我们发现我们的程序可以减少数据中的噪声，并可以更好地发现神经现象。作为概念验证，我们表明 N400m 与单词惊讶的相关性（文献中已证实的发现）在去噪数据中比在原始数据中更明显。去噪数据还显示出比原始数据更高的解码和编码准确度，这表明与阅读相关的神经信号在去噪过程后得到保留或增强。
基于EEG的听觉注意检测及其对被动BCI的未来应用
在复杂的听觉环境中区分和参加一个特定声音源的能力是有效交流的基本技能。的确，它使我们可以在酒吧里与朋友进行家庭对话或讨论。这种能力在听力受损的个体中受到挑战，并且更准确地说是有人工耳蜗（CI）的能力。的确，由于植入物的光谱分辨率有限，在嘈杂的环境或同时听觉来源的情况下，听觉感知仍然很差。最近的方法学进步允许现在根据神经信号检测，该神经信号在一个人正在关注的多个并发流中的听觉流。这种称为基于脑电图的听觉注意检测（AAD）的方法基于基本研究发现，表明，在多语音方案中，与无人看管的语音相比，在多语音方案中，对播放的语音信封的皮质跟踪得到了增强。在这些发现之后，其他研究表明，可以使用脑电图/脑电图（脑电图/磁脑摄影）来探索在鸡尾酒派对的情况下语音聆听期间探索听觉的关注。总的来说，这些发现使人们可以构想下一代助听器将习惯技术和AAD结合在一起。重要的是，AAD在被动BCI的背景下，在教育环境以及互动音乐表演的背景下也具有巨大的潜力。在这篇迷你综述中，我们首先介绍了AAD的不同方法和全球概念的主要局限性。然后，我们在非临床被动BCI领域暴露其潜在应用。